【5日目】Local Context Attention for Salient ObjectSegmentation
この記事はNLP/CV論文紹介 Advent Calendar 2020の5日目の記事です。
今日は画像からSalientな部分をSegmentationするSalient Object Segmentationに関する論文です。
0. 論文
[2009.11562] Local Context Attention for Salient Object Segmentation
Jing Tan, Pengfei Xiong, Yuwen He, Kuntao Xiao, Zhengyi Lv
1. どんなもの？
画像からSalientな部分をSegmentationするSalient Object Segmentationにおいて、LocalのContextを使って画像全体に Attentionをかける手法を提案。
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
Coarse-to-Fineの構造の中で、Local Contextに着目してそれをAttentionに利用する方法を提案した。
3. 技術や手法のキモはどこ？
Salient Object Segmentationでは、Salientな物体は画像全体と比べて特徴が違うことがあるため、特定の箇所の特徴と全体の特徴とを比べる、つまりLocal Contextを活用することが重要である。
そこでCoarse-to-Fineの構造の中で、粗く抽出したLocal特徴を使って画像全体にAttentionをかけるLocal Context Block(LCB)を考案し、これを搭載したLCANetを提案した。
4. どうやって有効だと検証した？
MAEとmaxFの二つの評価指標を用いて既存手法との比較を行い各指標で有効性を示した。
5. 議論はある？
Attentionをかける機構によってsalientな物体と密着している他の物体に対してかかってしまっている粗い注目を(?)を除去できている
Salient Object Segmentationというタスクを調べる回みたいな感じになった。
もう少し先行研究やCVにおけるAttentionのかけかたなども調べたい...
